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Spark中关于RDD的操作创建操作对象：from pyspark import SparkContext,SparkConffrom pyspark.sql import SparkSession,Rowimport jsonconf = SparkConf().setAppName("test1").setMaster("local")sc = SparkContext(conf=conf)加载数据自定义数据rdd = sc.parallelize("sd:f:sdf:sdf")

文章目录SparkSQL简介SharkShark的两个问题SparkSQLSparkSQL的设计SparkSQL出现的原因DataFrameDataFrame的创建DataFrame的保存DataFrame常用操作RDD转换得到DataFrame1. 利用反射机制推断RDD模式2. 用编程的方式定义RDD模式SparkSQL简介Shark同样的，在Spark上也有将SQL语句转化成spark程序去执行但是刚刚开始是叫做SharkShark即Hive on Spark，为了实现与Hive兼容，Sh

pyspark的sparkstreaming

Spark MLspark.mllib基于RDD的数据抽象spark.ml基于DataFrame的数据抽象当前常用的库MLlib目前支持4种常见的机器学习问题：分类，回归，聚类和协同过滤[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-I3nkEscT-1609041103285)(E:\大学作业\000_机器学习\work2\sparkml.png)]机器学习流水线DataFrame可以容纳各种数据类型，而且类似传统数据库中的二维表格。它被

pyspark是Spark的PythonAPI几个重要的类Spark的RDD变成SparkConf用来配置Spark，SparkConf直接设置的任何参数优先于系统属性。常用的方法：setMaster：设置要连接的主urlsetAppName：设置应用的名称set：设置配置属性（以字典的形式）。将其他的set**方法写进一个字典SparkContextSparkContext是Spark功能的入口SparkContext()的初始化方法可以以参数来配置Spark，但是

保存文件到HDFS上，发现会分成两个块from pyspark import SparkContextsc = SparkContext()text = sc.textFile("file:///home/hadoop/course/data1.txt")print(len(text.glom().collect()))text.saveAsTextFile("/saveTextFile2")使用第四行代码查看是否是RDD分区的问题，结果显示是2，那可能就是RDD分区的问题现在将分区分.

将spark的包解压至/opt/module/并改名为spark设置环境变量vim /etc/profileexport SPARK_HOME=/opt/module/spark2.1.1export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbinexport PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$PYTHONPATHexport PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src